计及输电费的电力系统松耦合出清与定价方法

    公开(公告)号:CN116342162A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310334899.X

    申请日:2023-03-31

    IPC分类号: G06Q30/0201 G06Q50/06

    摘要: 一种计及输电费的电力系统松耦合出清与定价方法,根据各区域发电机及负荷的报价曲线和对应的电力系统网络模型,在考虑多种形式输电费的情况下构建以最大化送端区域社会福利为目标函数的区域间市场出清模型以及以最大化受端区域社会福利为目标函数的区域内市场出清模型;通过对区域间市场出清模型与区域内市场出清模型采用传递区域间购电价格与区域间购电需求量的方式迭代求解,得到各区域发电机及负荷的中标结果后进一步求解区域间市场定价模型与区域内市场定价模型,并基于节点电价为各个发电机和负荷定价;最后得到市场出清结果以及各个发电机和负荷的定价结果。本发明能够在区域间‑区域内电力市场出清模型考虑多种形式输电费,提高电力资源利用率,并保障定价机制的合理性与公平性并适应多种形式输电费并存的情况,并且在提高电力资源利用率的同时,保障电力市场定价的合理性与公平性。

    一种基于空间最优编码集及DHNN纠错的电网故障诊断方法

    公开(公告)号:CN109768877A

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201811408366.7

    申请日:2018-11-23

    IPC分类号: H04L12/24 G06K19/06 G01R31/08

    摘要: 当电网发生故障时,大量的遥信告警和变位信息上传到调度端,使得调度人员很难在短时间内对故障设备及故障类型做出准确的判断。本发明提出将遥信数据映射到故障诊断空间中,通过和故障空间最优编码集进行比较归类,从而实现对电网故障诊断。通过不同故障模式的遥信变位数据,训练离散Hopfield神经网络(DHNN),利用DHNN的联想能力对遥信误变位或漏传数据进行纠正,实现对遥信前端数据的清洗。最终形成具有纠错能力的电网故障智能诊断方法,实现在故障诊断空间内对故障元件的诊断。通过实际电网的故障遥信数据的测试,验证了Hopfield神经网络信息纠正模型和故障诊断模型对电网故障元件诊断的有效性。